這篇檔案介紹elasticsearch中mapping特性。我們會定義其關鍵術語，並進一步介紹mapping是什麼，什麼時候指定它，其結構是怎樣的以及如何應用到我們的資料中。

Schema是什麼

schema翻譯為模式
mapping 翻譯為對映

模式是一個或多個欄位的描述，描述文件的型別以及如何處理文件的不同欄位。

在elasticsearch中schema就是mapping，其用於描述在json文件中的欄位和資料型別，以及它們在Lucene索引中如何進行索引。因此，在elasticsearch術語中，我們通常將該模式稱為對映。

在概念上，elasticsearch伺服器包含零個或多個索引。一個索引包含零個或多個型別，其型別又包含零個或多個文件。換句話說：一個文件有一個標識，會屬於一個型別，其又會屬於一個索引。下圖顯示在索引my_index

上圖將型別名為another_type和索引名為another顯示出來是為了強調elasticsearch是多庫的，其意味著我們可以在單個伺服器上儲存多個索引和多個型別。

在elasticsearch文件和相關資料中，我們常常看到術語mapping type, 其通常表示在索引內的type名稱，例如上圖中的my_type和another_type。
當我們在elasticsearch中說到型別，其通常是型別的定義。不要和每個mapping中的type關鍵字混淆了，該關鍵字決定了文件中的資料如何由elasticsearch來處理。

什麼時候使用自定義的對映

elasticsearch具有無模式的能力，這意味著文件在沒有明確提供模式下也能被索引。

如果你不指定對映，則在索引期間檢測到文件中的新欄位時，elasticsearch將預設會動態生成一個動態對映。然而，這個動態生成的對映需要注意：

1. 檢測到的型別可能不正確
2. 可能會導致不必要的重複。（特別是_source和_all欄位）。
3. 對於索引和搜尋會使用預設的分詞器和設定。

例如：時間戳在json中常常表示為long，但是elasticsearch可能不能將其檢測為date欄位，從而阻止了date過濾器和facets（the date histogram facet）正常工作。

明確指定模式，我們可以避免上述的問題。

對映看起了像什麼？

對映通常作為json提供給elasticsearch，是一種分層結構格式，root是對映應用的型別名稱。

Mapping Root

在對映root級別，在型別名稱下，elasticsearch支援幾個特殊欄位來配置如何處理不是要釋出文件部分的元資料，例如：其type，id，size和fallback _all field。有關支援的特殊欄位的列表，請參閱Mapping Reference右側列表中的fields。

root 物件還可以有其他額外的屬性，它可以為型別設定預設索引和搜尋分析器，在型別中的日期會自動解析為日期的格式以及動態模板 - 我們將在以後的文章中重新討論這些屬性。除了上述領域，巢狀json文件的root基本和其他對映基本之間沒有區別。

Hierarchical Levels 層次級別

每個層次通常定義一個properties設定，對層次中的文件的key進行對映。這個結構是分層的，意味著每個級別下的葉子節點可能包括其子值的properties設定。為了更好理解，思考下面的文件和其對映：
Document：

{
    "name": {
        "first": "John"
    }
}

Mapping:

{
  "my_type" : {
    "properties" : {
      "name" : {
        "properties" : {
          "first" : {
            "type" : "string"
          }
        }
      }
    }
  }
}

雖然對映比文件稍微複雜點，對映的結果清晰的遵循文件的結構，並添加了properties節點。

上面層次：
第一層：key為name這層，歸屬type。
第二層：key為first這層，歸屬第一層。
所以在設定對映關係時，第一層是被my_type包裹著，第二層是被name這層包裹著，其中它們都是要用properties欄位包裹著，表示設定的對映關係。

The type Key

在上面的例子中，我們看到文件欄位name.first與其他結構的區別在於它定義了一個type。在葉子層次中使用的type鍵是為了告訴elasticsearch在文件給定（相同）的層次中如何處理該欄位。如果type鍵被省略， 如非葉子層次型別情況，elasticsearch會假設其為object（物件）型別。

string型別是內建的核心型別之一，elasticsearch支援許多不同的型別，例如：geo_point和ip，其可以分別用於有效索引和搜尋地理位置和IPv4地址。使用multi_field型別，我們甚至可以將單個文件欄位索引到多個虛擬欄位中。我們將在未來的文章中詳細說明。

如何提供Mapping

這裡有兩種方式來提供mapping給elasticsearch。
最常見的方式是在建立索引時：

curl -XPOST ...:9200/my_index -d '{
    "settings" : {
        # .. index settings
    },
    "mappings" : {
        "my_type" : {
            # mapping for my_type
        }
    }
}'

$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/my_index/my_type/_mapping' -d '
{
    "my_type" : {
        # mapping for my_type
    }
}
'

注意：該型別（my_type）在請求路徑和請求體中是相同的。
此API使我們能夠更新現有索引的對映，但是存在潛在的衝突和一些限制。新定義的對映可以新增到現有對映中，並且已有的型別可能會更新他們的配置，但是改變型別將會發生衝突並且是不可接受的。然而可以通過將ignore_conflicts=true作為引數傳遞給Mapping API，但這樣做不能保證產生預期的結果，因為已經索引的文件在使用新對映時不會自動重新索引（類似於插入操作）文件。

因此，在大多數情況下，建議使用Put Mapping API在建立索引時，指定對映。

結束語